تقریب مدل تراوایی مخزن با استفاده از روش های تعلیم لغت نامه ILS-DLA و کدگذاری تنک LARS

در این مقاله از روش های کدگذاری تنک و تعلیم لغت نامه به منظور ایجاد مدل تقریب تنک از یک مدل اصلی استفاده شده است. ایجاد مدل تقریب تنک از یک مدل اصلی شامل دو مرحله است؛ کدگذاری تنک و تعلیم لغت نامه. در کدگذاری تنک در هر تکرار با انتخاب مناسب ترین متغیر و اضافه نمودن آن به مجموعه متغیرهای بکار برده شده, مدل رگرسیون بهینه می شود. لغت نامه در واقع ماتریسی است که بر اساس آن, مدل ها کدگذاری می شوند. برای ایجاد ماتریس لغت نامه مجموعه ای از مدل-های قابل قبول از یک خاصیت را به عنوان مجموعه تعلیم در نظر می گیرند و مراحل کدگذاری تنک و تعلیم لغت نامه به صورت متناوب روی این مجموعه تعلیم انجام می گیرد. در هر تناوب لغت نامه بهینه تر می شود. مجموعه تعلیم را می توان با روش های زمین آمار چند نقطه ای و بر اساس بهترین مدل های موجود از آن خاصیت ایجاد کرد. در این مقاله, از روش زمین آمار چند نقطه-ای DisPat برای ایجاد تحقیق های مورد نیاز در مجموعه آموزشی استفاده شده است. روش ILS-DLA به منظور تعلیم لغت-نامه و روش LARS به منظور کدگذاری تنک به کار برده شده اند. روش ILS-DLA فرآیند وارون سازی در تعلیم لغت نامه را بر اساس ساختار داخلی لغت نامه و با بلوک کردن لغت نامه به زیر-ماتریس های کوچکتر انجام می دهد. اساس روش LARS همان رگرسیون خطی است ولی سعی می کند به جای استفاده از همه متغیرها, تعداد مناسبی از آنها را انتخاب و در رگرسیون استفاده کند. بر اساس آزمایش های انجام شده مدل تقریب تنک نهایی به احتمال 90 درصد نسبت به 90 درصد از مدل های موجود در مجموعه آموزشی به مدل اصلی نزدیک تر است. از مدل تقریب تنک می توان در مدل سازی و شناسایی خواص مخزن به عنوان نماینده ای از مدل اصلی و به عنوان حد پایین در انتخاب مجموعه مدل های نزدیک به مدل اصلی استفاده کرد.